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多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），支持8种语言，专为对话使用案例优化，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提高安全性和有用性。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

多语言大型语言模型，优化对话和文本生成。

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种大小的模型，专门针对多语言对话使用案例进行了优化，并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进一步与人类偏好对齐，以确保其有用性和安全性。

多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B三种规模的模型，专为多语言对话使用案例优化，性能优于许多开源和闭源聊天模型。

大型语言模型，支持多语言和编程语言文本生成。

Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型，拥有3400亿参数，支持4096个token的上下文长度，适用于生成合成数据，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练，涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发，不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。

70亿参数的大型多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型，拥有70亿参数，支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持，特别是在多语言对话场景下表现出色。

大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

开源多语言多模态对话模型

GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。

多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。

多语言大型语言模型

Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。

新一代开源预训练模型，支持多轮对话和多语言。

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型，属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本，适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。

52B参数的开源多语言大型语言模型

Tele-FLM（亦称FLM-2）是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型，具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构，已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。

最先进的12B模型，支持多语言应用

Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型，具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计，支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken，提高了文本和源代码的压缩效率。此外，该模型经过指令微调，提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。

8B参数的大型多语言生成模型

Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型（LLMs），包含8B、70B和405B大小的版本，支持8种语言，专为多语言对话用例优化，并在行业基准测试中表现优异。Llama 3.1模型采用自回归语言模型，使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和强化学习结合人类反馈（RLHF）来提高模型的有用性和安全性。

多语言生成语言模型

Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型，能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ，尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练，并在Apache-2.0许可下发布，以推动多语言技术的发展。

多语言模型问答助手

Snack AI是一款多语言模型问答助手，可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息，并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样，适合个人用户和企业用户的不同需求。

Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型，多语言支持，高效Transformer解码器架构。

Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。

现代国际化平台，快速实现产品多语言支持。

Quetzal是一个现代国际化平台，旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言，以获得全球新客户。该平台提供工具，支持20多种语言，与Next.js和React兼容，并且拥有快速设置流程，仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术，结合应用程序的上下文，在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板，让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示，Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造，并且提供了一个慷慨的免费计划，直到用户添加第二种语言。

多语言晚交互检索模型，支持嵌入和重排

Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型，基于ColBERT架构构建，支持89种语言，并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义，通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力，同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

开源大型语言模型，支持多语言和专业领域应用。

Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型，包括通用语言模型Qwen2.5，以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练，具备强大的知识理解能力和多语言支持，适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步，为开发者和研究人员提供了强大的工具，以推动人工智能领域的研究和发展。

多语言文本到语音转换模型

Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型，它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言，是进行多语言文本到语音转换的强大工具。

新一代开源预训练模型，支持多语言和高级功能

GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异，具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外，还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并有支持1M上下文长度的模型版本。

大型多语言预训练语言模型

Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型，包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构，使用监督式微调（SFT）和强化学习与人类反馈（RLHF）进行调优，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色，并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。

最新的视觉语言模型，支持多语言和多模态理解

Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代，代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能，包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频，并可以集成到手机、机器人等设备中，进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文，Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解，包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)，增强了其多模态处理能力。

70亿参数的多语言大型语言模型

Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型，专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言，并能够处理文本生成任务，是自然语言处理领域的一项重要技术。

快速、多语言支持的OCR工具包

RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式，支持Python/C++/Java/C#等多平台部署，具有快速、轻量级、智能的特点，并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。